weighted sample

引用\[1\]和\[2\]提供了两种用Python实现的加权采样算法，分别是A-ExpJ算法和a_expj算法。这两种算法都是用来从给定的样本中进行加权采样，返回一定数量的被选中的样本。这些样本的选中概率与其权重成正比。具体实现细节可以参考引用\[1\]和\[2\]中的代码。

引用\[3\]提供了一个用于验证加权采样算法正确性的示例代码。该代码对一个包含多个元素和对应权重的样本进行了10万次的采样，并计算了每个元素被采样的次数与元素'a'被采样次数的比值。这个比值可以用来评估算法的准确性。

如果你有关于加权采样算法的具体问题，请提出来，我会尽力回答。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [加权随机采样 (Weighted Random Sampling)](https://blog.csdn.net/kl28978113/article/details/113336667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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